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申请/专利权人：南昌航空大学科技学院
摘要：本发明涉及太阳能电池五参数包括光电流、反向饱和电流、串流电阻、并联电阻和理想因子识别技术领域，具体涉及一种混沌自适应权重改进蛇优化算法的太阳能电池五参数识别方法。该方法包括以下步骤：通过logistic混沌映射初始化蛇优化算法；自适应权重参数随着迭代次数的增加动态分配蛇在寻找食物、战斗、交配中比例；由电池电流电压数据识别五参数，并由实验与理论均方根误差验证方法。结果表明，混沌自适应权重改进蛇优化算法较蛇优化算法的太阳能电池五参数识别均方根误差降低了22.84%。混沌自适应权重改进蛇优化算法的收敛速度、拟合精度等方面性能优越。
主权项：1.一种混沌自适应权重改进蛇优化算法的太阳能电池五参数识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、蛇优化算法初始化阶段采用logistic混沌映射；S2、自适应权重参数随迭代次数的增加动态分配蛇在寻找食物、战斗、交配中比例；S3、由电池电流电压数据识别五参数光电流、反向饱和电流、串联电阻、并联电阻和理想因子，并由实验与理论值间均方根误差验证方法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌航空大学科技学院 一种混沌自适应权重改进蛇优化算法的太阳能电池五参数识别方法
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